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语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
文本内部和文本之间的比较和对比
听起来像这样，“这个故事很像_____，因为_____。我注意到_____和____非常相似。我也注意到了一些不同之处。一些不一样的东西是_____。” 4. 阅读两个不同的故事后，讨论以下内容：
工程文本
附录 A - 通过公司内联网发送给 120 名设计工程师的调查问卷 附录 B - 显示不同类别工程师的表格 附录 C - 专家消息人士名单及其为早期调查提供的口头数据 附录 D - 访谈数据中工程师提到的问题列表 附录 E - 工程师的写作技巧 - 自我评价 附录 F - 工程师花在写作上的时间。附录 G - 制作系统手册 - [稻草人] 案例研究 附录 H - 技术说明的定义 附录 I - 电子邮件调查：问题 4 至 8 的答复摘要草稿 附录 J - 规格和要求 附录 K - 陀螺仪的新概念 附录 L - 模型提案的稻草人大纲结构 附录 N - 执行摘要的 NVivo 编码栏 附录 O - 类别编码的第一个粗略列表 附录 P - 产品/解决方案说明或声明 IC 的节点编码报告 附录 Q - 执行摘要节点的 NVivo 报告 附录 R - 摘自 YGO46 的早期笔记 附录 S - 咨询的工程师和专家线人 附录 T - 显示所有编码类别的 NVivo 打印件 附录 U - VSG 团队设计的通用提案 附录 A - 通过公司内部网发送给 120 名设计工程师的问卷附录 V - 振动结构陀螺仪
这是一些文本
该市一直使用 CDBG 资金来利用普通基金收入和其他资源，以资助公平住房服务和紧急庇护所运营。它在 2021-22 计划年度期间利用了市普通基金和县收入来提供这些服务。Abode Services 和 Fair Housing Napa Valley 获得了该市普通基金的援助，以增强为社区提供的服务。他们分别获得了 650,000 美元和 100,000 美元。纳帕市住房管理局还向 Fair Housing Napa Valley 捐赠了 34,333 美元的 CDBG 授权资金和 50,000 美元的 CDBG CARES 资金，用于公平住房服务。纳帕县还为无家可归者收容所系统和 Fair Housing Napa Valley 的运营做出了贡献，该县的其他城市也为 Fair Housing Napa Valley 做出了贡献。这四项公共服务活动合计利用了联邦、州、地方和慈善基金共计 275 万美元。
文本与案例
4.1 引言 97 4.2 资源与能力的基础 98 4.2.1 资源与能力 98 4.2.2 门槛和独特资源与能力 100 4.3 独特资源与能力作为竞争优势的基础 101 4.3.1 V – 资源与能力的价值 101 4.3.2 R – 稀缺性 102 4.3.3 I – 不可模仿性 102 4.3.4 O – 组织支持 104 4.3.5 组织知识作为竞争优势的基础 105 4.4 诊断资源与能力 107 4.4.1 VRIO 分析 107 4.4.2 价值链和价值体系 107 4.4.3 活动系统 111 4.4.4 基准测试 114 4.4.5 SWOT 115 4.5 动态能力119 总结 124 作业 124 推荐阅读材料 125 参考文献 125 案例：Rocket Internet – 山寨者会被模仿吗？ 128
pytester：文本对...
测试驱动的开发（TDD）是一种广泛的软件开发实践，在编写实际代码之前，根据文本描述授权基于文本描述编写测试用例。虽然编写测试案例是TDD的核心，但它耗时，耗资且经常被开发人员避开。最近研究了与TDD相关的这些问题，最近已经研究了自动化测试案例生成方法。这样的方法将源代码作为输入，而不是文本描述。因此，现有工作并不完全支持TRUE TDD，因为需要实际代码来生成测试用例。此外，当前基于深度学习的测试案例生成方法接受一个学习目标的培训，即生成与地面真实测试案例完全匹配的测试用例。但是，这种方法可能会限制模型生成不同且正确测试用例的能力。在本文中，我们介绍了P Y T Ester，这是一种文本到测试的生成方法，可以自动生成句法正确，可执行，完整和e ff efffective测试用例，同时与给定的文本描述对齐。我们在公共应用程序基准数据集上评估了p y t酯，结果表明，我们的深度RL方法使小语言模型P Y t ester均超过了更大的语言模型，例如GPT3.5，StarCoder和Invoder。我们的发现表明，未来的研究可以考虑通过将SE域知识整合到强化学习体系结构的设计中来改善大于大的LMS，以提高资源。
示例文本
3 rd Floor, 94 Hope Street, Glasgow, G2 6PH tel: 0141 353 0440 First Minister The Scottish Government St Andrew's House Regent Road Edinburgh EH1 3DG 30 August 2024 Dear First Minister, Programme for Government 2024-25 Ahead of the publication of the Programme for Government in September, our organisations have come together to urge you to put action aimed at ending the injustice of poverty at the heart该政策招股说明书。在苏格兰，包括我们24％的孩子在内的太多人的生活机会受到可预防的贫困的限制。随着人们努力获得足够的收入，使他们能够过上有尊严的生活，因此共同19-19大流行的持续影响和持续的生活危机成本促成了贫困的上升。对于无薪护理人员，LGBTI+人，残疾人，黑人和少数族裔民族和妇女，尤其是单身母亲的贫困风险仍然增加了贫困的风险。数据还表明，养老金领取者最近贫困的令人担忧的增加。证据表明，成本上升的危机对这些群体中的人们产生了不成比例的影响。我们还知道，贫困会以不同的方式影响苏格兰城市和农村。因此，我们对贫困的反应必须嵌入平等的考虑因素，以确保我们没有一个人，没有任何地方，并为每个人建立更平等的苏格兰。贫困是违反我们的人权。至关重要的是，苏格兰政府对政府计划中对《人权法案》的高调承诺，以确保责任的人积极地工作以实现我们的个人和集体权利。在做出真正的承诺时，您可以帮助创建一个苏格兰，没有人留下来，而我们的基本人权不仅是言论，而且是所有人的现实。我们网络中的组织强烈欢迎该政府放在旨在解决苏格兰贫困和不平等的战略上的重点；以及引入法定儿童贫困目标。虽然这个领导
最终文本
1. 英国剑桥巴布拉汉姆研究院信号传导项目，巴布拉汉姆研究园区，CB22 3AT。2. 英国邓迪大学医学院细胞与系统医学系，邓迪 3. 美国加州伯克利市 Bolivar Drive 1 号 Plexxikon Inc. 4. 英国利物浦大学系统、分子与整合生物学研究所生物化学、细胞与系统生物学系，Crown Street，利物浦 L69 7ZB 5. 英国剑桥阿斯利康生物制药研发部发现科学部机械与结构生物学 6. 英国利兹大学化学学院阿斯特伯里结构分子生物学中心。目前地址： Andrew Kidger，肿瘤生物科学，阿斯利康，英国剑桥 Paul Severson，Tupos Therapeutics，Inc.，25801 Industrial Blvd，Ste 100，Hayward，CA 94545 Chao Zhang，Tupos Therapeutics，Inc.，25801 Industrial Blvd Ste 100，Hayward，CA 94545 Gideon Bollag，Opna Bio LLC，600 Gateway Blvd，Ste 100，South San Francisco，CA 94080 ¶通信至：